Topik ini menjelaskan cara melihat metrik hybrid Apigee dalam Dasbor Cloud Operations.
Tentang Cloud Operations
Untuk informasi lebih lanjut tentang metrik, dasbor, dan Cloud Operations, lihat:
Mengaktifkan metrik campuran
Sebelum metrik campuran dapat dikirim ke Cloud Operations, Anda harus terlebih dahulu mengaktifkan pengumpulan metrik. Lihat Mengonfigurasi pengumpulan metrik untuk prosedur ini.
Tentang nama dan label metrik campuran
Saat diaktifkan, sistem hybrid akan otomatis mengisi metrik Cloud Operations. Awalan nama domain metrik yang dibuat oleh campuran adalah:
apigee.googleapis.com/
Misalnya, metrik /proxyv2/request_count
berisi jumlah total permintaan yang diterima
oleh proxy API. Oleh karena itu, nama metrik dalam Cloud Operations adalah:
apigee.googleapis.com/proxyv2/request_count
Cloud Operations memungkinkan Anda memfilter dan grup data metrik berdasarkan label. Beberapa label telah ditetapkan sebelumnya, dan lainnya ditambahkan secara eksplisit oleh campuran. Bagian Metrik yang tersedia di bawah mencantumkan semua metrik campuran yang tersedia metrik dan label apa pun yang ditambahkan secara khusus untuk metrik yang dapat digunakan untuk memfilter dan mengelompokkan.
Melihat metrik
Contoh berikut menunjukkan cara melihat metrik di Cloud Operations:- Buka Monitoring Metrics Explorer di browser. Atau, jika Anda sudah berada dalam Konsol Cloud Operations, pilih Metrics Explorer.
Di Find resource type and metric, cari dan pilih metrik yang ingin Anda periksa. Pilih metrik tertentu yang tercantum di Metrik yang tersedia, atau telusuri metrik.
- Pilih metrik yang diinginkan.
- Terapkan filter. Pilihan filter untuk setiap metrik tercantum di Metrik yang tersedia.
- Cloud Operations menampilkan diagram untuk metrik yang dipilih.
- Klik Simpan.
Membuat sebuah {i>dashboard<i}
Dasbor adalah salah satu cara bagi Anda untuk melihat dan menganalisis data metrik yang penting bagi Anda. Cloud Operations menyediakan dasbor standar untuk resource dan layanan yang Anda gunakan, dan Anda juga dapat membuat dasbor kustom.
Anda menggunakan diagram untuk menampilkan metrik Apigee di dasbor kustom. Dengan dasbor kustom, Anda memiliki kontrol penuh di atas diagram yang ditampilkan dan konfigurasinya. Untuk informasi selengkapnya tentang cara membuat diagram, lihat Membuat diagram.
Contoh berikut menunjukkan cara membuat dasbor di Cloud Operations, lalu menambahkan diagram untuk melihat data metrik:
- Buka Monitoring Metrics Explorer di browser, lalu pilih Dasbor.
- Pilih + Create Dashboard.
- Beri nama dasbor. Misalnya: Traffic Permintaan Proxy Hybrid
- Klik Confirm.
Untuk setiap diagram yang ingin Anda tambahkan ke dasbor, ikuti langkah-langkah berikut:
- Di dasbor, pilih Tambahkan diagram.
- Pilih metrik yang diinginkan seperti yang dijelaskan di atas dalam Metrik penayangan.
- Selesaikan dialog untuk menentukan diagram Anda.
- Klik Simpan. Cloud Operations menampilkan data untuk metrik yang dipilih.
Metrik yang tersedia
Tabel berikut mencantumkan metrik untuk menganalisis traffic proxy.
Metrik traffic proxy, target, dan server
Layanan Prometheus mengumpulkan dan memproses metrik (seperti yang dijelaskan dalam Pengumpulan metrik) untuk {i>proxy<i}, target, dan lalu lintas server.
Tabel berikut menjelaskan metrik dan label yang digunakan Prometheus. Label ini digunakan dalam entri log metrik.
Nama metrik | Label | Gunakan |
---|---|---|
/proxyv2/request_count |
method |
Jumlah total permintaan proxy API yang diterima. |
/proxyv2/response_count |
method
response_code |
Jumlah total respons proxy API yang diterima. |
/proxyv2/latencies_percentile |
method |
Persentil semua respons kebijakan API terhadap permintaan. |
/targetv2/request_count |
method
|
Jumlah total permintaan yang dikirim ke target proxy. |
/targetv2/response_count |
method
|
Jumlah total respons yang diterima dari target proxy. |
/server/fault_count |
source |
Jumlah total kesalahan untuk aplikasi server. Misalnya, aplikasi dapat berupa |
/server/nio |
state |
Jumlah soket yang terbuka. |
/server/num_threads |
Jumlah thread non-daemon yang aktif di server. | |
/server/request_count |
method
|
Jumlah total permintaan yang diterima oleh aplikasi server. Misalnya, aplikasi dapat berupa |
/server/response_count |
method
|
Jumlah total respons yang dikirim oleh aplikasi server. Misalnya, aplikasi dapat berupa |
/server/latencies |
method
|
Latensi adalah latensi dalam milidetik yang diperkenalkan oleh aplikasi server. Misalnya, aplikasi dapat berupa |
/upstream/request_count |
method
|
Jumlah permintaan yang dikirim oleh aplikasi server ke aplikasi upstream-nya. Misalnya, untuk |
/upstream/response_count |
method
|
Jumlah respons yang diterima oleh aplikasi server dari aplikasi upstreamnya. Misalnya, untuk |
/upstream/latencies |
method
|
Latensi yang timbul di aplikasi server upstream dalam milidetik. Misalnya, untuk |
Metrik UDCA
Layanan Prometheus mengumpulkan dan memproses metrik (seperti yang dijelaskan dalam Pengumpulan metrik) untuk Layanan UDCA seperti halnya layanan hybrid lainnya.
Tabel berikut menjelaskan metrik dan label yang digunakan Prometheus dalam Data metrik UDCA. Label ini digunakan dalam entri log metrik.
Nama metrik | Label | Gunakan |
---|---|---|
/udca/server/local_file_oldest_ts |
dataset
|
Stempel waktu, dalam milidetik sejak dimulainya Unix Epoch, untuk file terlama dalam set data. Hal ini dihitung setiap 60 detik dan tidak mencerminkan status secara real time. Jika UDCA adalah versi terbaru dan tidak ada file yang menunggu untuk diupload saat metrik ini dihitung, nilai ini akan menjadi 0. Jika nilai ini terus meningkat, file lama masih ada di disk. |
/udca/server/local_file_latest_ts |
dataset
|
Stempel waktu, dalam milidetik sejak dimulainya Unix Epoch, untuk file terbaru pada disk berdasarkan status. Hal ini dihitung setiap 60 detik dan tidak mencerminkan status secara real time. Jika UDCA adalah versi terbaru dan tidak ada file yang menunggu untuk diupload saat metrik ini dihitung, nilai ini akan menjadi 0. |
/udca/server/local_file_count |
dataset
|
Jumlah jumlah file pada disk di pod pengumpulan data. Idealnya, nilainya akan mendekati 0. Nilai tinggi yang konsisten menunjukkan bahwa file tidak diupload atau UDCA tidak dapat menguploadnya dengan cukup cepat. Nilai ini dihitung setiap 60 detik dan tidak mencerminkan status UDCA secara real time. |
/udca/server/total_latencies |
dataset |
Interval waktu, dalam detik, antara file data yang sedang dibuat dan file data yang berhasil diupload. Bucket akan berdurasi 100 md, 250 md, 500 md, 1 dtk, 2 dtk, 4 dtk, 8 dtk, 16 dtk, 32 dtk, dan 64 dtk. Histogram untuk latensi total dari waktu pembuatan file hingga waktu upload yang berhasil. |
/udca/server/upload_latencies |
dataset |
Total waktu, dalam detik, yang dihabiskan UDCA untuk mengupload file data. Bucket akan berdurasi 100 md, 250 md, 500 md, 1 dtk, 2 dtk, 4 dtk, 8 dtk, 16 dtk, 32 dtk, dan 64 dtk. Metrik akan menampilkan histogram untuk total latensi upload, termasuk semua panggilan upstream. |
/udca/upstream/http_error_count |
service
|
Jumlah total error HTTP yang ditemukan UDCA. Metrik ini berguna untuk membantu menentukan bagian mana dari dependensi eksternal UDCA yang gagal dan apa alasannya. Error ini dapat muncul untuk berbagai layanan (
|
/udca/upstream/http_latencies |
service
|
Latensi upstream layanan, dalam detik. Bucket akan berdurasi 100 md, 250 md, 500 md, 1 dtk, 2 dtk, 4 dtk, 8 dtk, 16 dtk, 32 dtk, dan 64 dtk. Histogram untuk latensi dari layanan upstream. |
/udca/upstream/uploaded_file_sizes |
dataset |
Ukuran file yang diupload ke layanan Apigee, dalam byte. Bucket akan berukuran 1KB, 10KB, 100KB, 1MB, 10MB, 100MB, dan 1GB. Histogram untuk ukuran file berdasarkan {i>dataset<i}, organisasi, dan lingkungan. |
/udca/upstream/uploaded_file_count |
dataset |
Jumlah file yang diupload UDCA ke layanan Apigee.
Perlu diingat bahwa:
|
/udca/disk/used_bytes |
dataset
|
Ruang yang ditempati oleh file data pada disk pod pengumpulan data, dalam byte. Peningkatan nilai ini dari waktu ke waktu:
|
/udca/server/pruned_file_count |
dataset
|
Jumlah file yang telah dihapus karena Time To Life (TTL) melebihi batas yang ditetapkan.
Set data dapat mencakup API, rekaman aktivitas, dan lainnya, serta status dapat berupa UPLOADED ,
FAILED , atau DISCARDED .
|
/udca/server/retry_cache_size |
dataset |
Hitungan jumlah file, berdasarkan set data, yang coba diupload oleh UDCA. Setelah 3 kali percobaan ulang untuk setiap file, UDCA memindahkan file ke subdirektori |
Metrik Cassandra
Layanan Prometheus mengumpulkan dan memproses metrik (seperti yang dijelaskan dalam Pengumpulan metrik) untuk Cassandra seperti halnya layanan hybrid lainnya.
Tabel berikut menjelaskan metrik dan label yang digunakan Prometheus dalam data metrik Cassandra. Label ini digunakan dalam entri log metrik.
Nama metrik (tidak termasuk domain) | Label | Gunakan |
---|---|---|
/cassandra/process_max_fds |
Jumlah maksimum deskriptor file yang terbuka. | |
/cassandra/process_open_fds |
Buka deskriptor file. | |
/cassandra/jvm_memory_pool_bytes_max |
pool |
Penggunaan memori maksimum JVM untuk gabungan. |
/cassandra/jvm_memory_pool_bytes_init |
pol |
Penggunaan memori awal JVM untuk kumpulan tersebut. |
/cassandra/jvm_memory_bytes_max |
area |
Penggunaan memori maksimum heap JVM. |
/cassandra/process_cpu_seconds_total |
Waktu CPU pengguna dan sistem yang dihabiskan dalam detik. | |
/cassandra/jvm_memory_bytes_used |
area |
Penggunaan memori heap JVM. |
/cassandra/compaction_pendingtasks |
unit |
Pemadatan luar biasa untuk mobil stabil Cassandra. Lihat Pemadatan untuk mengetahui informasi selengkapnya. |
/cassandra/jvm_memory_bytes_init |
area |
Penggunaan memori awal heap JVM. |
/cassandra/jvm_memory_pool_bytes_used |
pool |
Penggunaan memori gabungan JVM. |
/cassandra/jvm_memory_pool_bytes_committed |
pool |
Kumpulan penggunaan memori yang di-commit JVM. |
/cassandra/clientrequest_latency |
scope
|
Latensi permintaan baca dalam rentang persentil ke-75 dalam mikrodetik. |
/cassandra/jvm_memory_bytes_committed |
area |
Penggunaan memori yang di-commit JVM. |
Menggunakan metrik Cassandra
Apigee merekomendasikan metrik berikut sebagai penting untuk dipantau database Cassandra Anda:
- Rasio permintaan Cassandra: Gunakan metrik ini untuk memantau permintaan baca dan tulis cassandra
besar.
Metrik: apigee.googleapis.com/cassandra/clientrequest_latency
Label resource: project_id
,location
,cluster_name
,namespace_name
,pod_name
,container_name
Label metrik: scope
,unit
Gunakan label ini untuk memfilter resource tertentu atau untuk pengelompokan.
Untuk memantau rasio permintaan baca cassandra, terapkan filter berikut.
Filter: metric.scope == 'Read'
metric.unit == 'OneMinuteRate'
Untuk memantau rasio permintaan penulisan cassandra, terapkan filter berikut.
Filter: metric.scope == 'Write'
metric.unit == 'OneMinuteRate'
- Latensi permintaan Cassandra: Gunakan metrik ini untuk memantau operasi baca dan tulis cassandra
latensi permintaan. Ini adalah metrik yang sama dengan rasio permintaan,
apigee.googleapis.com/cassandra/clientrequest_latency
dengan filter berbeda diterapkan.Untuk memantau latensi permintaan baca cassandra, terapkan filter berikut.
Filter: metric.scope == 'Read'
metric.unit == '99thPercentile'
atau'95thPercentile'
atau'75thPercentile'
Untuk memantau latensi permintaan tulis cassandra, terapkan filter berikut.
Filter: metric.scope == 'Write'
metric.unit == '99thPercentile'
atau'95thPercentile'
atau'75thPercentile'
- Pemanfaatan permintaan CPU pod Cassandra
Metrik: kubernetes.io/container/cpu/request_utilization (GKE)
kubernetes.io/anthos/container/cpu/request_utilization (Anthos)
Label resource: project_id
,location
,cluster_name
,namespace_name
,pod_name
,container_name
Gunakan label ini untuk memfilter resource tertentu atau untuk pengelompokan.
- Pemanfaatan volume data Cassandra
Metrik: kubernetes.io/pod/volume/utilization (GKE)
kubernetes.io/anthos/pod/volume/utilization (Anthos)
Label resource: project_id
,location
,cluster_name
,namespace_name
,pod_name
Label metrik: volume_name
Gunakan label ini untuk memfilter resource tertentu atau untuk pengelompokan.
Rekomendasi untuk penskalaan gugus Cassandra
Panduan berikut dapat berfungsi sebagai cluster yang direkomendasikan untuk keputusan penskalaan Gugus Cassandra. Secara umum, jika permintaan baca atau tulis secara konsisten menampilkan latensi persentil ke-99 atau latensinya cenderung meningkat secara terus-menerus, dan Anda akan melihat lonjakan permintaan CPU dengan lonjakan penggunaan dan tingkat permintaan baca atau tulis, cluster Cassandra dapat sedang merasa tertekan. Sebaiknya pertimbangkan untuk meningkatkan skala cluster. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menskalakan Cassandra
Metrik | Ambang batas | Durasi pemicu |
---|---|---|
kubernetes.io/pod/volume/utilization | 85% | 5 mnt |
kubernetes.io/container/cpu/request_utilization | 85% | 3 mnt |
Read request Latency 99thPercentile | 5 dtk | 3 mnt |
Write request Latency 99thPercentile | 5 dtk | 3 mnt |